Tensorflow2.0 YOLO篇之算法原理介绍

最新推荐文章于 2025-10-21 21:30:52 发布
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#算法 #网络 #神经网络 #python #计算机视觉

本文深入解析YOLO目标检测算法，从原理到实践，涵盖卷积神经网络的应用、YOLOv1至YOLOv2的发展历程及优化策略，如BN添加、全连接层去除、锚点引入等，助您全面理解目标检测核心技术。

Tensorflow2.0 YOLO篇之算法原理介绍

YOLO篇链接

YOLO篇是记录最近研究YOLO算法的一个过程，这一篇会从YOLO原理讲起，一直到自己搭建数据集，去搭建YOLO网络并最终完成的一个过程

什么是目标检测？

检测图片中目标所在的位置，以及图片所属的类别。在计算机视觉中我们处理的往往都是分类的任务，图片一般都是采集好的，图片中的信息都是比较单一的，但是在现实生活中人眼中说看的都是全景的图片，各种东西都是混在一起的，所以在进行识别之间需要先进行目标的检测，确定目标所在的位置
在这里插入图片描述
比如想要识别图中的狗，那么首先应该显示把狗从这个区域内分出来

目标检测算法的算法思路

先让我们回顾一下用卷积神经网络的使用
当我们使用卷积神经网络的时候，卷积神经网络会把我们的高宽给减少，通道数给增加。高和宽理解为每一个为位置点的信息，每一个channel上的信息理解为这个位置上的属性，通过网路的训练channel之间增加，h x w逐渐减少
到最后的每一个channel可以理解为某一个类别的代表属性，最后转化成每一个类别的概率输出

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深度学习：YOLO系列
weixin_41108334的博客
11-04 5544
一、YOLO v1 (CVPR2016, oral) 将检测作为回归问题 基于end-to-end 网络设计 (You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection) 可参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27029015 Faster R-CNN的方法目前是主流的目标检测方法，但是速度上并不能满足实时...
Tensorflow框架:目标检测Yolo思想
瞳瞳瞳呀
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yolo源码+tensorflow版本
07-18
目标检测 yolov1源码 作者提出了一种新的物体检测方法YOLO。YOLO之前的物体检测方法主要是通过region proposal产生大量的可能包含待检测物体的 potential bounding box，再用分类器去判断每个 bounding box里是否包含有物体，以及物体所属类别的 probability或者 confidence，如R-CNN,Fast-R-CNN,Faster-R-CNN等。 YOLO不同于这些物体检测方法，它将物体检测任务当做一个regression问题来处理，使用一个神经网络，直接从一整张图像来预测出bounding box 的坐标、box中包含物体的置信度和物体的probabilities。因为YOLO的物体检测流程是在一个神经网络里完成的，所以可以end to end来优化物体检测性能。 YOLO检测物体的速度很快，标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。网络较小的版本Fast YOLO在保持mAP是之前的其他实时物体检测器的两倍的同时，检测速度可以达到155 FPS。 相较于其他的state-of-the-art 物体检测系统，YOLO在物体定位时更容易出错，但是在背景上预测出不存在的物体（false positives）的情况会少一些。而且，YOLO比DPM、R-CNN等物体检测系统能够学到更加抽象的物体的特征，这使得YOLO可以从真实图像领域迁移到其他领域，如艺术。
深度学习之YOLO系列YOLOv4
最新发布
m0_74977182的博客
10-21 1183
YOLOv4是目标检测领域的重要算法，在YOLOv3基础上进行了全面优化。主要改进包括：采用CSPDarknet53主干网络；引入SPP模块和PANet进行特征融合；使用CIOULoss优化损失函数；创新性地应用Mosaic和CutMix数据增强技术；改进DropBlock正则化方法和标签平滑技术；提出DIOU-NMS优化非极大值抑制；引入注意力机制和Mish激活函数。这些改进使YOLOv4在保持实时性的同时显著提升了检测精度，tiny版本可达120FPS处理速度。网络架构采用残差块设计，通过特征金字塔实现
yolo用TensorFlow实现
03-19
利用python编写的TensorFlow版yolo代码，实现效果良好，代码运行速度快。
Yolo 3运行训练 + Tensorflow 2
weixin_39576203的博客
04-19 2944
今天, 整理下Yolo V3的思想和实现. Yolo v3 是 Yolo(You only look only) 的 第三个版本, 前两个版本分别为 Yolo v1 和 Yolo v2, 这里不做解释. Yolo v3 分为两个部分, 分别为特征提取网络和定位网络. 在特征提取网络中, 它使用了Darknet-53, 之所以有53这个数字, 是因为它有53层. 在定位网络中它会输出基于图像金字塔结...
TensorFlow 实现 Yolo
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03-14 2666
Tensorflow2.0之 YOLO篇模型搭建与训练 YOLO篇之算法原理介绍 YOLO篇之提取xml文件信息 YOLO篇之图像信息预处理 YOLO篇之YOLO1论文 YOLO篇模型搭建与训练 这一篇我们就要结束yolo2的代码了，代码和相关资料的下载链接在博客的最后面,文章只是模型搭建和训练的过程，代码里面涉及到的一些函数是上几篇博客中提到的，有兴趣可以去看看。 模型搭建 YOLO的训...
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Tensorflow2.0 YOLO篇之提取图像信息预处理 YOLO篇之算法原理介绍 YOLO篇之提取xml文件信息 YOLO篇之图像信息预处理 在上一篇博文中，我们已经将图片的路径和boxex信息分别存储在imgs和boxes的变量当中，现在我们就把他们转化为YOLO网络可以用的形式，本文中还是使用过vscode支持的jupyter的分布执行。有一说一，这个功能是真的好用 转化为张量类型...
Tensorflow2.0 YOLO篇之提取xml文件信息
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03-11 1750
Tensorflow2.0 YOLO篇之提取xml文件信息 YOLO篇之算法原理介绍 YOLO篇之提取xml文件信息 数据集介绍 数据集下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1ZP9H2ym3Vp4Sda1mNiv9Pw 提取码：5okb 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦 这次选择的数据集是甜菜（sugarbeet）和杂草（weed）的数...
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YOLO V3版本是一个强大和快速的物体检测模型，同时原理上也相对简单。我之前的博客中已经介绍了如何用Tensorflow来实现YOLO V1版本，之后我自己也用Tensorflow 1.X版本实现了YOLO V3，现在Tensorflow演进到了2.0版本，相比较１.X版本做了很大的改进，也更加易用了，因此我记录一下如何用Tensorflow 2.0版本来实现YOLO V3。网上能找到的很多Te...
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yolo-tensorflow
06-20
基于YOLO的目标检测
Tensorflow2.0 实现 YOLOv3（七）：train.py
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文章目录文章说明导入需要的库构建数据集设置参数构建网络初始化优化器设置保存文件定义训练函数训练完整代码 文章说明 本系列文章旨在对 Github 上 malin9402 提供的代码进行说明，在这篇文章中，我们会对 YOLOv3 项目中的 train.py 文件进行说明。 如果只是想运行 Github 上的代码，可以参考对 YOLOv3 代码的说明一文。 导入需要的库 import os import time import shutil import numpy as np import tensorflow as tf from tqdm import tqdm # 显示进度条功能 imp
yolov1的tensorflow实现
08-07
yolov1的tensorflow实现，我对其做了完整的注释，针对于入门的同学，下载即可运行
基于TensorFlow+YOLOV3的目标识别研究与实现
qq_44436156的博客
04-20 4773
一、TensorFlow： 它是谷歌研发的关于人工智能开源的学习框架。Tensor(张量)意味着N维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。 TensorFlow可用于语音、图像、视频识别等多项深度学习领域；目前，TensorFlow支持Mac o...
目标检测学习笔记——Yolo v1原理解读及其Tensorflow代码实现（图文并茂）
qq_24819773的博客
06-11 3517
个人学习过程中的一些理解和笔记，写出来希望和大家一起分享，由于个人能力有限，文中要是有错误的地方还望海涵，并可以指出，笔者努力学习继续改进Blog内容。 如果要转载请注明出处：https://mp.csdn.net/postedit/91435413
【深度学习系列（四）】：基于tensorflow的YOLOV3实现 （2）：YOLOV3框架结构
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10-30 2766
目录 前言 1、backbone 2、多尺度融合检测 3、模型输出预测 小结 前言 YOLOV3以V1和V2为基础进行改进得。YOLO3主要的改进有：调整了网络结构；利用多尺度特征进行对象检测；对象分类用Logistic取代了softmax。如果想了解V1、V2的详细结构信息，可以参照以下链接。 YOLO v1深入理解 YOLOv2 / YOLO9000 深入理解 YOLOv3...
从零开始用Tensorflow实现YOLO物体检测算法
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04-21 1万+
一直对物体检测算法很感兴趣，记录一下自己用Tensorflow来重现YOLO论文的过程。这里的程序代码都是个人原创。 我认为YOLO论文是一个开创性的研究成果，通过对图像划分多个网格，并对网格的物体进行预测，在速度上大大领先其他的物体检测算法，例如Regional CNN，Faster RCNN等。YOLO的论文写的不是太好读懂，特别是关于LOSS函数的计算这一部分。网上对于YOLO论文的解读有...
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